# Levi：在你的本地 Qwen 30B 上跑类似 AlphaEvolve 的搜索系统

> 原标题：Levi: Run AlphaEvolve on your local QWEN 30B

- 来源：r/LocalLLaMA
- 发布时间：2026-06-08T16:11:16.000Z
- AX AI 日报：https://ai-daily.ax0x.ai/items/35630
- 原文：https://www.reddit.com/r/LocalLLaMA/comments/1u0cesq/levi_run_alphaevolve_on_your_local_qwen_30b/

## 摘要

Levi 是一个开源项目，让你能在本地用 Qwen3-30B-A3B 模型跑一套类似 AlphaEvolve 的搜索系统。作者在 ADRS、IFBench 和 HotpotQA 三个基准上做了测试，声称在单模型、相同预算的条件下，整体成本最多能降到原来的 1/35，评估次数最多能减少到 1/12。不过正文被 Reddit 的网络屏蔽页挡住了，具体实现细...

## 推荐理由

这篇来自 Reddit 的帖子只给了模型名、基准和成本比例，代码成熟度和可复现细节正文被屏蔽了没看到，所以我会先打个折。但能在本地用 Qwen3-30B-A3B 跑 AlphaEvolve 风格搜索这件事本身挺抓人，数字如果属实确实省钱，先给 featured 让社区去验证。

## 锐评

这个叫 Levi 的项目想让你在本地用 Qwen3-30B-A3B 跑一套类似 AlphaEvolve 的搜索系统。AlphaEvolve 本身是让模型自己进化搜索策略的框架，Levi 把它搬到了消费级硬件上。作者在 ADRS、IFBench 和 HotpotQA 三个基准上测了，说在单模型、相同预算下，整体成本最多降到原来的 1/35，评估次数最多减到 1/12。

但问题在于，Reddit 原文被网络屏蔽页完全挡住了，我们看不到具体怎么实现的、测试条件是什么、对比基线是谁。1/35 这个数字如果是在特定任务上、用特定预算算出来的，换到别的场景可能就没这么好看。另外 Qwen3-30B-A3B 是个 MoE 模型，实际激活参数只有 3B，拿它跟什么模型比成本也很关键——正文没披露对比对象。

还缺的东西挺多：代码仓库链接、完整的实验设置、不同任务上的方差、以及这套系统在真实业务场景里的表现。如果是真的，本地跑进化搜索确实省钱，但光靠一个被屏蔽的帖子没法下判断。